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Wassermangel in Deutschland
(2023)
Die Arbeit beschäftigt sich mit der medialen Berichterstattung von vier deutschen Leitmedien in Bezug auf das Thema Wassermangel in Deutschland. Ziel ist es, das in der Gesellschaft vorhandene Bewusstsein für die Umwelt zu stärken und ein besonderes Augenmerk auf die Problematik des sich verschärfenden Wassermangels zu lenken.
Zunächst wird hierfür die Vorgehensweise einer Medieninhaltsanalyse dargelegt und mit dem konkreten Beispiel in jedem Schritt verknüpft. Dabei werden die relevantesten Schwerpunkte der Berichterstattung zwischen April und Oktober 2022 herausgearbeitet. Es wird angenommen, dass die Berichterstattung vor allem im Sommer besonders hoch ist und es sowohl thematische als auch regionale Unterschiede zwischen den vier Verlagen gibt. Die gewonnenen Beobachtungen werden sowohl im Gesamtzusammenhang der untersuchten Artikel als auch in einer Einzelbetrachtung der vier Medien, Süddeutsche Zeitung, Frankfurter Allgemeine Zeitung, Focus und Spiegel, grafisch aufbereitet und interpretiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kategorien Hitze und Dürre besonders häufig codiert werden. Damit stehen vor allem die Ursachen und Auswirkungen, aber nicht der Wassermangel selbst, im Fokus der Berichterstattung.
Diese Erkenntnisse werden anschließend in eine Online-Kampagne überführt, mit dem Ziel, das Bewusstsein einer jungen, medienaffinen Zielgruppe auf den steigenden Wassermangel in Deutschland zu lenken.
The purpose of this master's thesis was to set up a test bed for the absorption of chemical compounds by carbon-based sorbents and polymers and to develop a method for the detection of these substances applied by liquid chromatography.
The study made it possible to demonstrate the effectiveness of both polymers and biochars sorbents for the adosorption of specific substances. The results obtained open new paths on the study of biochar for the treatment of contaminated water. Some biochars made from plant-based materials have been shown to be almost as effective as commercial products used in plants. The developed chromatography method allows efficient separation of substances and their detection.
Conceptualization and implementation of automated optimization methods for private 5G networks
(2023)
Today’s companies are adjusting to the new connectivity realities. New applications require more bandwidth, lower latency, and higher reliability as industries become more distributed and autonomous. Private 5th Generation (5G) networks known as 5G Non-Public Networks (5G-NPN), is a novel 3rd Generation Partnership Project (3GPP)- based 5G network that can deliver seamless and dedicated wireless access for a particular industrial use case by providing the mentioned application’s requirements. To meet these requirements, several radio-related aspects and network parameters should be considered. In many cases, the behavior of the link connection may vary based on wireless conditions, available network resources, and User Equipment (UE) requirements. Furthermore, Optimizing these networks can be a complex task due to the large number of network parameters and KPIs that need to be considered. For these reasons, traditional solutions and static network configuration are not affordable or simply impossible. Despite the existence of papers in the literature that address several optimization methods for cellular networks in industrial scenarios, more insight into these existing but complex or unknown methods is needed.
In this thesis, a series of optimization methods were implemented to deliver an optimal configuration solution for a 5G private network. To facilitate this implementation, a testing system was implemented. This system enables remote control over the UE and 5G network, establishment of a test environment, extraction of relevant KPI reports from both UE and network sides, assessment of test results and KPIs, and effective utilization of the optimization and sampling techniques.
The research highlights the advantageous aspects of automated testing by using OFAT, Simulated Annealing, and Random Forest Regressor methods. With OFAT, as a common sampling method, a sensitivity analysis and an impact of each single parameter variation on the performance of the network were revealed. With Simulated Annealing, an optimal solution with MSE of roughly 10 was revealed. And, in the Random Forest Regressor, it was seen that this method presented a significant advantage over the simulated annealing method by providing substantial benefits in time efficiency due to its machine- learning capability. Additionally, it was seen that by providing a larger dataset or using some other machine-learning techniques, the solution might be more accurate.
Self-sufficient enzymes belong to the cytochrome P450 (CYP) group and are known for their superior hydroxylation catalytic activity. In the pursuit of identifying new pesticides to combat antimicrobial-resistant pathogens, we employed BM3 wild type (BM3-WT), the fastest monohydroxylating CYP, along with its seven homologs, to investigate the production of potential hydroxylated derivatives from the established pesticide, 4-oxocrotonic acid using high-pressure liquid chromatography (HPLC) method. Following the recombinant production of BM3-WT and three other homologs in E. coli, and their subsequent purification using Immobilized Metal Affinity Chromatography (IMAC), a novel enzyme assay approach was developed as a substitute for the carbon monoxide (CO) assay. This new method relied on the measurement of NADPH consumption at 340 nm by BM3-WT for palmitic acid. Leveraging this established technique, we explored the substrate specificity of BM3-WT and its homologs not only on palmitic acid but also on other structurally similar compounds, including 4-oxocrotonic acid. The results obtained from the established NADPH assay indicate that all tested enzymes displayed greater catalytic activity on 4-oxocrotonic acid in comparison to other substrates with similar structures. However, the impact of BM3-WT and its homologs on 4-oxocrotonic acid varied in terms of product specificity. Enzymes such as Poh, Trr and Bas-CYP D exhibited specificity in producing solely monohydroxylated products, while others tended to yield dehydroxylated and ketol metabolites.
Das Konzept Nudging bezieht sich auf die gezielte Anwendung von verhaltensökonomischen Prinzipien. Menschen sollen dazu angestoßen werden, Entscheidungen zu treffen, welche ihnen zugutekommen. Dabei werden Reize, sogenannte Nudges, gesetzt. Ein Ziel der vorliegenden Arbeit ist es zu beantworten, ob und wie effektiv das Konzept in der Gesundheitskommunikation genutzt wird. Ein weiteres Ziel ist die Identifikation von Risiken und Chancen des Ansatzes. Dazu wurden zunächst die Grundlagen der Verhaltensökonomik erläutert. So werden zwei kognitive Systeme unterschieden: Das automatische bzw. intuitive System sowie das rationale bzw. reflexive System. Menschen nutzen häufig das automatische System, um aufgrund von Erfahrungen und Emotionen Entscheidungen zu treffen. Dieses System ermöglicht eine schnelle Reaktion, ist aber anfällig für kognitive Verzerrungen und Urteilsheuristiken. Während kognitive Verzerrungen systematische Abweichungen von rationalen Entscheidungen bezeichnen, werden unter Urteilsheuristiken Faustregeln verstanden, welche auf vereinfachten Denkvorgängen beruhen. Nudges werden hinsichtlich dieser Erkenntnisse eingesetzt, indem die Denkmuster gezielt angesprochen werden. Im Bereich der Gesundheitskommunikation spielt die psychologische Reaktanz eine Rolle. Diese bezieht sich auf die menschliche Eigenschaft, die eigene Freiheit und Autonomie zu verteidigen, sobald diese eingeschränkt scheint. Demnach können Gesundheitsbotschaften nicht den gewünschten Effekt erzielen, sobald Menschen sich genötigt oder bevormundet fühlen. Forschungen zur Akzeptanz und Effektivität von Nudge-Instrumenten zeigen, dass die Maßnahmen eine moderate Wirkung haben, von der Zielgruppe akzeptiert werden und somit Vorteile gegenüber anderen Ansätzen wie Verboten und Vorschriften aufweisen. Innerhalb einer qualitativen Inhaltsanalyse von vier Gesundheitskampagnen wurden unterschiedliche Kampagnenbestandteile auf den Einsatz von vorher festgelegten Instrumenten, welche auf der Literatur beruhen, analysiert. Alle Instrumente der Überkategorien Ansprache, Einfachheit sowie Incentivierung konnten identifiziert werden, deren Instrumente somit zu den meist genutzten zählen. Ungenutztes Potenzial lässt sich bei der Anwendung der Instrumente Kurzfristige Vorteile, Verbindlichkeit und Standardoption ausmachen. Ein Risiko bei der Verwendung von Nudges in der Praxis stellt die teilweise ungenaue Definition des Ansatzes in der Forschung und damit eine fehlerhafte Implementierung der Maßnahmen dar. Das Nudging kann bei unsachgemäßer Anwendung den Vorwurf der Manipulation nach sich ziehen oder den gewünschten Effekt verfehlen. Abschließend wurde eine Gesundheitskampagne mit dem Titel Lebensgefühl konzipiert, die sich mit dem Thema Diabetes Typ 2 auseinandersetzt. Anhand dieses praktischen Teils wird die Umsetzung von Nudging in der Gesundheitskommunikation veranschaulicht.
Das hocheffiziente Konzeptfahrzeug Schluckspecht VI (S6) hat im Sommer 2022 am Shell Eco Marathon als bestes Neufahrzeug abgeschlossen. Dennoch war die Reichweite von 560km/kWh nicht ausreichend, um sich gegen die anderen teilnehmenden Teams zu behaupten. Daher werden am Fahrzeug die Komponenten und Systeme ermittelt, welche das meiste Optimierungspotential bergen. Hierbei stechen besonders die Aerodynamik, die Motoransteuerung und die Rollreibung hervor. Die hier vorliegende Arbeit befasst sich mit der aerodynamischen Optimierung. Zunächst gilt es herauszufinden, welche Bauteile explizit für die Aerodynamik ausschlaggebend sind. Die drei Komponenten, die maßgeblichen Einfluss haben sind: der Grundkörper, die Radkästen und die Fahrwerksflügel. Einen weiteren Einflussfaktor bergen die sich drehenden Räder, da diese jedoch weitestgehend umhaust sind, ist in dieser Hinsicht keine weitere Optimierung erforderlich. Zu Ermittlung der derzeitigen aerodynamischen Werte, vor allem cW, cWA und Geschwindigkeits- und Druckverteilung um das Fahrzeug, wird ein digitales Modell des S6 aufgebaut. An diesem Modell werden Simulationen durchgeführt, die idealisierte Kennwerte liefern. Parallel zur Simulation liefern Versuche am Fahrzeug reale Messdaten. Speziell dafür wird eine neue Versuchsmethode entwickelt: die Konstantfahrtuntersuchung. Bei dieser Untersuchung wird die Vortriebskraft des Fahrzeugs anhand des Motorstroms ermittelt, um so auf die Fahrtwiderstandswerte zu schließen. Zur Erhebung der Messdaten am Fahrzeug wird zudem ein für die Untersuchung angepasster Sensor entwickelt. Diese Untersuchungen liefern plausible Ergebnisse, die jedoch mit denen der Simulation schwer vergleichbar sind. Dies ist bedingt durch die erschwerten Randbedingungen bei der Durchführung der Versuche und beim Aufzeichnen der Messdaten auf der Teststrecke.
The primary objective of this thesis is to examine the lean accounting transformation, which involves applying lean management principles to the accounting domain. In recent years, various sectors, including manufacturing, healthcare, and services, have experienced success with lean management practices. Nevertheless, the implementation of lean accounting within financial management has not been as extensively explored. This research aims to bridge that gap by scrutinizing the benefits and potential drawbacks of adopting lean accounting practices in business operations.
This research uses a combination of qualitative techniques and an extensive literature review to better understand the present subject matter. By describing the ideas of lean management and standard accounting and highlighting the fundamental distinctions between the two systems, the literature study lays a theoretical framework. The case studies illustrate the benefits of adopting lean accounting processes with real-world examples of firms that have made the transition effectively.
In the quantitative analysis of lean accounting's impact, both financial and operational factors are examined extensively. The results indicate that companies embracing lean accounting practices experience significant improvements in productivity, cost reduction, and decisionmaking quality. By highlighting the potential gains to be made by incorporating lean techniques into accounting procedures, this study adds to the current body of information on lean management. The findings offer practical implications for accounting professionals, business leaders, and policymakers interested in leveraging lean accounting to drive organizational performance improvement. The thesis finishes with suggestions for further study in this area, lean accounting.
Empfehlungssysteme sind auf E-Commerce-Webseiten omnipräsent und unterstützen die Nutzer an bestimmten Touchpoints beim Onlineshopping, indem sie auf Produkte aufmerksam machen. In den meisten Anwendungsfällen werden Produkte empfohlen, die den Interessen der Nutzer entsprechen oder einen Warenkorb komplettieren sollen. Während klassische Empfehlungssysteme die Nutzer meistens zu Beginn oder zum Ende einer Produktannäherung erreichen, finden sie dazwischen selten Anwendung. Dabei könnten Empfehlungssysteme bereits in die Navigations-Journey der Nutzer integriert werden und so maßgeblich zur Produktauffindbarkeit beitragen. Trotz der Tatsache, dass Empfehlungssysteme maßgeblich zum Geschäftserfolg im Online-Handel beitragen, ist ihre Integration in die Navigation von E-Commerce-Plattformen noch wenig erforscht.
Ziel dieser Arbeit ist es daher zu ergründen, wie ein Empfehlungssystem in der lokalen Navigation von E-Commerce-Plattformen ausgestaltet sein sollte. Dabei soll der Prototyp eines Empfehlungssystems in der lokalen Navigation konzipiert werden, indem einerseits echte Warenkorbdaten einer E-Commerce-Plattform und andererseits Nutzerpräferenzen untersucht werden. Die Untersuchung umfasst die algorithmische Datenverarbeitung von Warenkorbdaten und die Durchführung einer quantitativen Befragung. Darüber hinaus wurde domänenspezifisches Wissen über die Verfahren, Algorithmen, Designkriterien und weitere Erfolgsfaktoren recherchiert.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die alleinige Verarbeitung von Warenkorbdaten nicht ausreichend für ein navigatorisches Empfehlungssystem ist, obwohl sich die Alternating Least Squares Matrixfaktorisierung als geeignetes Verfahren herausgestellt hat. Des Weiteren können Empfehlungssysteme in der lokalen Navigation sowohl einen positiven als auch einen negativen Einfluss auf die Nutzerzufriedenheit haben. Aus den Ergebnissen konnte ein detaillierter Prototyp konzipiert und vorgestellt werden. Bei diesem Prototyp handelt es sich um ein Session-basiertes Empfehlungssystem, das den Onlineshopping-Kontext der Nutzer ermitteln kann. Auf dieser Basis kann das System Produktkategorien in Echtzeit empfehlen, die zu diesem Kontext komplementär sind oder einen Social Proof abbilden.
As e-commerce platforms have grown in popularity, new difficulties have emerged, such as the growing use of bots—automated programs—to engage with e-commerce websites. Even though some algorithms are helpful, others are malicious and can seriously hurt e-commerce platforms by making fictitious purchases, posting fictitious evaluations, and gaining control of user accounts. Therefore, the development of more effective and precise bot identification systems is urgently needed to stop such actions. This thesis proposes a methodology for detecting bots in E-commerce using machine learning algorithms such as K-nearest neighbors, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, and Neural Network. The purpose of the research is to assess and contrast the output of these machine learning methods. The suggested approach will be based on data that is readily accessible to the public, and the study’s focus will be on the research of bots in e-commerce.
The purpose of the study is to provide an overview of bots in e-commerce, as well as information on the different kinds and traits of bots, as well as current research on bots in e-commerce and associated work on bot detection in e-commerce. The research also seeks to create a more precise and effective bot detection system as well as find critical factors in detecting bots in e-commerce.
This research is significant because it sheds light on the increasing issue of bots in e-commerce and the requirement for more effective bot detection systems. The suggested approach for using machine learning algorithms to identify bots in ecommerce can give e-commerce platforms a more precise and effective bot detection system to stop malicious bot activities. The study’s results can also be used to create a more effective bot detection system and pinpoint key elements in detecting bots in e-commerce.